package DP;

/**
 * 72.编辑距离
 * 给你两个单词 word1 和 word2， 请返回将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数  。
 * 你可以对一个单词进行如下三种操作：
 * ● 插入一个字符
 * ● 删除一个字符
 * ● 替换一个字符
 * dp[i][j] 表示以下标i-1为结尾的字符串word1，和以下标j-1为结尾的字符串word2，最近编辑距离为dp[i][j]
 * if (word1[i - 1] == word2[j - 1])  不操作   dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
 * if (word1[i - 1] != word2[j - 1])
 * word1删(等价于word2添加): dp[i][j] = dp[i - 1][j] + 1
 * word2删(等价于word1添加): dp[i][j] = dp[i][j - 1] + 1;
 * 换:dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
 */
public class minDistance1 {
    /**
     * 一刷二刷思路一样
     * hot100一刷
     */
    public int minDistance(String word1, String word2) {
        int[][] dp = new int[word1.length() + 1][word2.length() + 1];
        for (int i = 0; i < dp.length; i++) {
            dp[i][0] = i;
        }
        for (int j = 0; j < dp[0].length; j++) {
            dp[0][j] = j;
        }
        for (int i = 1; i < dp.length; i++) {
            for (int j = 1; j < dp[0].length; j++) {
                if (word1.charAt(i - 1) == word2.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
                } else {
                    dp[i][j] = Math.min(
                            dp[i - 1][j] + 1,
                            Math.min(dp[i][j - 1] + 1, dp[i - 1][j - 1] + 1)
                    );
                }
            }
        }
        return dp[word1.length()][word2.length()];
    }
}
